在CentOS上實現PyTorch并行計算主要有以下策略，需根據硬件資源和任務需求選擇：
數據并行（DataParallel）
nn.DataParallel將模型復制到多個GPU，自動分割數據并行計算，適合中小規模模型和數據集。分布式數據并行（DistributedDataParallel, DDP）
torch.distributed包，每個GPU對應一個進程，通過Ring-Reduce通信同步梯度，支持大規模分布式訓練，效率高于DataParallel。dist.init_process_group初始化進程組（如NCCL后端）。DDP(model, device_ids=[rank])包裝，需配合DistributedSampler處理數據分片。torchrun --nproc_per_node=4）。模型并行（Model Parallelism）
混合并行
注意事項：
nvidia-smi監控GPU使用情況，調整批量大小和并行數以優化性能。LOCAL_RANK）。
